API suy nghĩ Kimi K2

Mô hình "Kimi K2 Thinking" là một biến thể tác nhân suy luận mới do Moonshot AI (Bắc Kinh) phát triển. Nó thuộc họ "Kimi K2" rộng hơn của các mô hình ngôn ngữ lớn nhưng được tinh chỉnh đặc biệt cho Suy nghĩ—tức là suy luận tầm nhìn xa, sử dụng công cụ, lập kế hoạch và suy luận nhiều bước. Các phiên bản là kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking.

Các tính năng cơ bản

• Tham số hóa quy mô lớn: Kimi K2 Thinking được xây dựng dựa trên dòng K2, sử dụng kiến ​​trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE) với khoảng Tổng cộng 1 nghìn tỷ (1 T) tham số và về 32 tỷ (32 B) tham số được kích hoạt tại thời điểm suy luận.
• Độ dài ngữ cảnh và cách sử dụng công cụ:Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh rất dài (báo cáo chỉ ra tối đa 256K mã thông báo) và được thiết kế để thực hiện các cuộc gọi công cụ tuần tự (tối đa 200-300) mà không cần sự can thiệp của con người.
• Hành vi tác nhân:Nó được thiết kế để trở thành một “tác nhân” hơn là một LLM đàm thoại đơn thuần — nghĩa là nó có thể lập kế hoạch, gọi các công cụ bên ngoài (tìm kiếm, thực thi mã, truy xuất web), duy trì dấu vết lý luận và điều phối các quy trình làm việc phức tạp.
• Trọng lượng mở & giấy phép: Mô hình được phát hành theo một giấy phép MIT đã sửa đổi, cho phép sử dụng thương mại/phái sinh nhưng bao gồm điều khoản ghi nhận tác giả cho việc triển khai trên quy mô lớn.

Chi tiết kỹ thuật

Kiến trúc:

• Xương sống của MoE (Hỗn hợp chuyên gia).
• Tổng số tham số: ≈ 1 nghìn tỷ. Tham số hoạt động trên mỗi suy luận: ≈ 32 tỷ.
• Số lượng chuyên gia: ~384, được chọn cho mỗi mã thông báo: ~8.
• Từ vựng & ngữ cảnh: Kích thước từ vựng khoảng 160K, cửa sổ ngữ cảnh lên tới 256K mã thông báo mới nhất.

Đào tạo / tối ưu hóa:

• Được đào tạo trước trên ~15.5 nghìn tỷ mã thông báo.
• Bộ tối ưu hóa được sử dụng: “Muon” hoặc biến thể (MuonClip) để giải quyết tình trạng mất ổn định trong đào tạo ở quy mô lớn.
• Sau đào tạo/điều chỉnh: Nhiều giai đoạn, bao gồm tổng hợp dữ liệu tác nhân, học tăng cường, đào tạo gọi công cụ.

Suy luận và sử dụng công cụ:

• Hỗ trợ hàng trăm lệnh gọi công cụ tuần tự, cho phép tạo ra quy trình làm việc suy luận theo chuỗi.
• Yêu cầu suy luận lượng tử INT4 gốc để giảm mức sử dụng bộ nhớ và độ trễ mà không làm giảm độ chính xác đáng kể, mở rộng thời gian thử nghiệm, mở rộng cửa sổ ngữ cảnh.

Hiệu suất điểm chuẩn

tiêu chuẩn: Các số liệu được Moonshot công bố cho thấy kết quả mạnh mẽ trên các bộ tác nhân và lý luận: ví dụ 44.9% trong Kỳ thi cuối cùng của loài người (HLE) với các công cụ, 60.2% trên BrowseCompvà điểm cao trong các bộ tên miền như SWE-Bench / SWE-Bench đã được xác minh và AIME25 (toán học).

Hạn chế và rủi ro

• Tính toán và triển khai: mặc dù có sự tương đương kích hoạt 32B, chi phí vận hành và kỹ thuật để lưu trữ Suy nghĩ đáng tin cậy (bối cảnh dài, phối hợp công cụ, quy trình lượng tử hóa) vẫn không hề tầm thường. Hàng sắt thép các yêu cầu (bộ nhớ GPU, thời gian chạy được tối ưu hóa) và kỹ thuật suy luận là những hạn chế thực sự.
• Rủi ro về hành vi: giống như các LLM khác, Kimi K2 Thinking có thể sự thật ảo giác, phản ánh sự thiên vị của tập dữ liệuhoặc tạo ra nội dung không an toàn mà không có các biện pháp bảo vệ phù hợp. Tính tự chủ của tác nhân (các lệnh gọi công cụ nhiều bước tự động) làm tăng tầm quan trọng của an toàn theo thiết kế: khuyến nghị nên cấp phép công cụ nghiêm ngặt, kiểm tra thời gian chạy và chính sách giám sát của con người.
• So sánh cạnh với mô hình đóng:Mặc dù mô hình này phù hợp hoặc vượt qua nhiều chuẩn mực, nhưng trong một số miền hoặc cấu hình "chế độ nặng", các mô hình đóng vẫn có thể giữ được lợi thế.

So sánh với các mô hình khác

• So với GPT-5 và Claude Sonnet 4.5: Kimi K2 Thinking đạt điểm cao hơn ở một số tiêu chuẩn chính (ví dụ: tìm kiếm tác nhân, lập luận) mặc dù có trọng số mở.
• So với các mô hình nguồn mở trước đây: Nó vượt trội hơn các mô hình mở trước đó như MiniMax‑M2 và các mô hình khác về số liệu suy luận tác nhân và khả năng gọi công cụ.
• Sự khác biệt về kiến ​​trúc: MoE thưa thớt với số lượng tham số hoạt động cao so với nhiều mô hình dày đặc hoặc hệ thống quy mô nhỏ hơn; tập trung vào lý luận tầm nhìn dài hạn, chuỗi suy nghĩ và phối hợp nhiều công cụ thay vì tạo văn bản thuần túy.
• Lợi thế về chi phí và giấy phép: Giấy phép mở, cho phép nhiều hơn (có điều khoản ghi rõ nguồn) mang lại khả năng tiết kiệm chi phí so với API đóng, mặc dù chi phí cơ sở hạ tầng vẫn còn.

Trường hợp sử dụng

Kimi K2 Thinking đặc biệt phù hợp với các tình huống yêu cầu:

• Quy trình suy luận đường chân trời dài: ví dụ, lập kế hoạch, giải quyết vấn đề nhiều bước, phân tích dự án.
• Phối hợp công cụ Agentic: tìm kiếm trên web + thực thi mã + truy xuất dữ liệu + viết tóm tắt trong một quy trình làm việc.
• Mã hóa, toán học và các nhiệm vụ kỹ thuật:Với sức mạnh chuẩn mực trong LiveCodeBench, SWE-Bench, v.v., đây là ứng cử viên tốt cho trợ lý phát triển, tạo mã, phân tích dữ liệu tự động.
• Quy trình làm việc tự động hóa doanh nghiệp: Khi nhiều công cụ cần được kết nối (ví dụ: truy xuất dữ liệu → phân tích → viết báo cáo → cảnh báo) với sự can thiệp tối thiểu của con người.
• Các dự án nghiên cứu và nguồn mở:Với trọng lượng mở, việc triển khai nghiên cứu hoặc học thuật là khả thi để thử nghiệm và tinh chỉnh.

Cách gọi Kimi K2 Thinking API từ CometAPI

Kimi K2 Thinking Giá API trong CometAPI，giảm giá 20% so với giá chính thức:

Các bước cần thiết

• Đăng nhập vào " cometapi.com. Nếu bạn chưa phải là người dùng của chúng tôi, vui lòng đăng ký trước.
• Đăng nhập vào Bảng điều khiển CometAPI.
• Nhận khóa API thông tin xác thực truy cập của giao diện. Nhấp vào “Thêm mã thông báo” tại mã thông báo API trong trung tâm cá nhân, nhận khóa mã thông báo: sk-xxxxx và gửi.

Phương pháp sử dụng

1. Chọn điểm cuối “kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking” để gửi yêu cầu API và thiết lập nội dung yêu cầu. Phương thức yêu cầu và nội dung yêu cầu được lấy từ tài liệu API trên trang web của chúng tôi. Trang web của chúng tôi cũng cung cấp thử nghiệm Apifox để thuận tiện cho bạn.
2. Thay thế bằng khóa CometAPI thực tế từ tài khoản của bạn.
3. Chèn câu hỏi hoặc yêu cầu của bạn vào trường nội dung—đây là nội dung mà mô hình sẽ phản hồi.
4. . Xử lý phản hồi API để nhận được câu trả lời đã tạo.

CometAPI cung cấp một API REST hoàn toàn tương thích—cho việc di chuyển liền mạch. Chi tiết chính để Tài liệu API:

• URL cơ sở: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Tên Model: kimi-k2-thinking-turbo，kimi-k2-thinking
• Xác thực: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY cú đội đầu
• Loại-Nội dung: application/json .